① 網路監控硬碟錄像機降低分變率及幀率可延長錄像時間嗎
網路監控硬碟錄像機降低分變率及幀率可延長錄像時間嗎？在部署監控系統後，如果在固定的硬碟容量下無法滿足存儲時間長度的要求，有多種方式可以實現存儲時間的延長。主要有以下幾種方法：
方法1.變碼率
定碼率（CBR）指的是IPC輸出的碼率恆定不變，變碼率（VBR）則可以根據監控場景的復雜程度、運動情況進行動態編碼，在有移動、復雜變化時用較高的碼率，對於靜態場景，IPC使用極低的碼率，從而很大程度上降低碼率，提升存儲時間長度。以下是定碼率和變碼率的區別：
默認情況下，IPC使用的是定碼率，您可以在NVR的碼流設置界面中將對應通道修改為變碼率，實現存儲時間的延長。經過實際測試和統計，一般場景下，開啟變碼率後，存儲時間長度可以延長至3倍以上。
方法2.移動偵測錄像
「移動偵測」顧名思義就是檢測移動畫面，移動偵測錄像指的是僅有移動物體的時候才存儲錄像，可以有效提高硬碟存儲時長。大多數時間和環境（如夜間、戶外），監控畫面都是靜止的，如果24小時定時錄像，則會產生大量無用、不關心的視頻。經過TP-LINK技術人員測試，使用移動偵測錄像後，硬碟存儲時長可以延長到3倍以上（具體倍數與環境有關）。
方法3.H.265編碼
H.265是一種新型高效的編碼方式，在不改變圖像清晰度的前提下，可以將碼流降低為H.264的一半。即原來4M碼流錄像為42G/天，使用H.265後調整碼流為2M，硬碟佔用為21G/天。
如果NVR和IPC均支持H.265編碼，則可以將IPC設置為H.265編碼，實現存儲減半的效果。
方法4.Smart H.265/H.264編碼
TP-LINK Smart編碼是TP-LINK在H.264/H.265編碼標准上優化後的一種新型編碼方式。使用該編碼方式後，IPC可以根據環境的復雜度實時調整碼率大小，實現存儲時間長度的延長。經過實測，Smart編碼可以提升存儲時間約3~10倍。
方法5.其他方法
可以通過NVR支持的存儲策略功能設置，實現存儲時長的提升，主要有以下方法：
n 存儲擴容：開啟擴容後，錄像信息存儲延長最大到3倍。
n 配額管理：可以根據的重要性，給不同的通道分配合理的存儲空間。
總的來說，在實際的監控工程項目中，有多種方法可以實現存儲時間的延長。在選擇設備時，選取H.265編碼的錄像機和攝像機，可以實現2倍的存儲時長提升；工程實施後，可以使用變碼率、移動偵測錄像或Smart編碼的方式，可以實現3~10倍的存儲時長提升。
② 文件壓縮後文件大小會改變嗎
會變小。
一個較大的文件經壓縮後，產生了另一個較小容量的文件，其原理是通過某種特殊的編碼方式將數據信息中存在的重復度、冗餘度有效地降低，從而達到數據壓縮的目的。
例如：一個文件的內容是11100000000...000001111(中間有一萬個零)，你要完全寫出來的話，會很長很長，但如果你寫「111一萬個零1111」來描述它，也能得到同樣的信息，但卻只有十一個字，這樣就減小了文件體積。
(2)1s中分片會導致存儲變大嗎擴展閱讀：
所有無損壓縮都基於這樣一種理念：將文件變為「較小」的形式以利於傳輸或存儲，並在另一方收到它後復原以便重新使用它。
有損壓縮則與此大不相同。這些程序直接去除「不必要」的信息，對文件進行剪裁以使它變得更小。
這種類型的壓縮大量應用於減小點陣圖圖像的文件大小，因為點陣圖圖像的體積通常非常龐大。為了了解有損壓縮的工作原理，讓我們看看你的計算機如何對一張掃描的照片進行壓縮。
對於此類文件，無損壓縮程序的壓縮率通常不高。盡管圖片的大部分看起來都是相同的——例如，整個天空都是藍色的——但是大部分像素之間都存在微小的差異。
為了使圖片變得更小同時不降低其解析度，您必須更改某些像素的顏色值。如果圖片中包含大量的藍色天空，程序會挑選一種能夠用於所有像素的藍色。然後，程序重寫該文件，所有天空像素的值都使用此信息。如果壓縮方案選擇得當，不會有任何變化，但是文件大小會顯著減小。
當然，對於有損壓縮，在文件壓縮將無法復原成原始文件的樣子。壓縮程序會對對原始文件重新解釋。因此，如果需要完全重現原來的內容（例如軟體應用程序、資料庫和總統就職演說），則不應該使用這種壓縮形式。
參考資料來源：網路——文件壓縮
③ 怎麼辦 我是紅米1s的手機 現在內部存儲為0 外部存儲還有11GB。已root紅米手機存儲都是默認
小米是手機系統用的都是MIUI系統，這個系統是安卓UI添加版，就好比你穿著襯衫披肩馬夾，剛開始還是很好用佔用內純比普通系統大了150M不會很多 有個種自定義，主題，個性鬧鍾，皮膚，支持各種游戲，但是突然有一天他開始收錢了並且內純也變大了，還推出個各種米幣收費項目，帶來了大量利潤，但是出現了個中BUG被人破解並且免費使用，小米公司在慢慢的完善中系統也越變越大最終變成了現在的600M運行內存佔用。系統大但是很多軟體是你根本用不上的，或完全沒有用的但是ROOT許可權鎖死狀態這些，沒用的自帶軟體你根本沒法卸載，向米1，米1S，紅米，紅米1S，這些手機運行內存普遍才1G，自然就會比較卡，比較吃力，出現，黑屏，閃退，死機，主要原因都是運行內純不足造成的， 你可以換個小點的系統，或考慮換個2G運行內純以上的手機。
④ Elasticsearch之分片內部原理
最好的支持 一個欄位多個值 需求的數據結構是我們在 倒排索引 章節中介紹過的 倒排索引 。 倒排索引包含一個有序列表，列表包含所有文檔出現過的不重復個體，或稱為 詞項 ，對於每一個詞項，包含了它所有曾出現過文檔的列表。
倒排索引被寫入磁碟後是 不可改變 的:它永遠不會修改。 不變性有重要的價值：
當然，一個不變的索引也有不好的地方。主要事實是它是不可變的! 你不能修改它。如果你需要讓一個新的文檔 可被搜索，你需要重建整個索引。這要麼對一個索引所能包含的數據量造成了很大的限制，要麼對索引可被更新的頻率造成了很大的限制
下一個需要被解決的問題是怎樣在保留不變性的前提下實現倒排索引的更新？ 答案是: 用更多的索引。
通過增加新的補充索引來反映新近的修改，而不是直接重寫整個倒排索引。每一個倒排索引都會被輪流查詢到--從最早的開始--查詢完後再對結果進行合並。
Elasticsearch 基於 Lucene, 這個 java 庫引入了 按段搜索 的概念。 每一 段 本身都是一個倒排索引， 但 索引 在 Lucene 中除表示所有 段 的集合外， 還增加了 提交點 的概念 — 一個列出了所有已知段的文件。新的文檔首先被添加到內存索引緩存中，然後寫入到一個基於磁碟的段。
逐段搜索會以如下流程進行工作：
當一個查詢被觸發，所有已知的段按順序被查詢。詞項統計會對所有段的結果進行聚合，以保證每個詞和每個文檔的關聯都被准確計算。 這種方式可以用相對較低的成本將新文檔添加到索引。
隨著按段（per-segment）搜索的發展， 一個新的文檔從索引到可被搜索的延遲顯著降低了。新文檔在幾分鍾之內即可被檢索，但這樣還是不夠快。
磁碟在這里成為了瓶頸。 提交（Commiting）一個新的段到磁碟需要一個 fsync 來確保段被物理性地寫入磁碟，這樣在斷電的時候就不會丟失數據。 但是 fsync 操作代價很大; 如果每次索引一個文檔都去執行一次的話會造成很大的性能問題。
我們需要的是一個更輕量的方式來使一個文檔可被搜索，這意味著 fsync 要從整個過程中被移除。
在Elasticsearch和磁碟之間是文件系統緩存。 像之前描述的一樣， 在內存索引緩沖區中的文檔會被寫入到一個新的段中。 但是這里新段會被先寫入到文件系統緩存--這一步代價會比較低，稍後再被刷新到磁碟--這一步代價比較高。不過只要文件已經在緩存中， 就可以像其它文件一樣被打開和讀取了。
Lucene 允許新段被寫入和打開--使其包含的文檔在未進行一次完整提交時便對搜索可見。 這種方式比進行一次提交代價要小得多，並且在不影響性能的前提下可以被頻繁地執行。
在 Elasticsearch 中，寫入和打開一個新段的輕量的過程叫做 refresh 。 默認情況下每個分片會每秒自動刷新一次。這就是為什麼我們說 Elasticsearch 是 近 實時搜索: 文檔的變化並不是立即對搜索可見，但會在一秒之內變為可見。
這些行為可能會對新用戶造成困惑: 他們索引了一個文檔然後嘗試搜索它，但卻沒有搜到。這個問題的解決辦法是用 refresh API 執行一次手動刷新:
並不是所有的情況都需要每秒刷新。可能你正在使用 Elasticsearch 索引大量的日誌文件， 你可能想優化索引速度而不是近實時搜索， 可以通過設置 refresh_interval ， 降低每個索引的刷新頻率：
refresh_interval 可以在既存索引上進行動態更新。 在生產環境中，當你正在建立一個大的新索引時，可以先關閉自動刷新，待開始使用該索引時，再把它們調回來：
refresh_interval 需要一個 持續時間 值， 例如 1s （1 秒） 或 2m （2 分鍾）。 一個絕對值 1 表示的是 1毫秒 --無疑會使你的集群陷入癱瘓。
在 動態更新索引，我們說一次完整的提交會將段刷到磁碟，並寫入一個包含所有段列表的提交點。Elasticsearch 在啟動或重新打開一個索引的過程中使用這個提交點來判斷哪些段隸屬於當前分片。
即使通過每秒刷新（refresh）實現了近實時搜索，我們仍然需要經常進行完整提交來確保能從失敗中恢復。但在兩次提交之間發生變化的文檔怎麼辦？我們也不希望丟失掉這些數據。
Elasticsearch 增加了一個 translog ，或者叫事務日誌，在每一次對 Elasticsearch 進行操作時均進行了日誌記錄。通過 translog ，整個流程看起來是下面這樣：
translog 提供所有還沒有被刷到磁碟的操作的一個持久化紀錄。當 Elasticsearch 啟動的時候， 它會從磁碟中使用最後一個提交點去恢復已知的段，並且會重放 translog 中所有在最後一次提交後發生的變更操作。
translog 也被用來提供實時 CRUD 。當你試著通過ID查詢、更新、刪除一個文檔，它會在嘗試從相應的段中檢索之前， 首先檢查 translog 任何最近的變更。這意味著它總是能夠實時地獲取到文檔的最新版本。
這個執行一個提交並且截斷 translog 的行為在 Elasticsearch 被稱作一次 flush 。 分片每30分鍾被自動刷新（flush），或者在 translog 太大的時候也會刷新。請查看 translog 文檔 來設置，它可以用來 控制這些閾值：
flush API 可以 被用來執行一個手工的刷新（flush）
由於自動刷新流程每秒會創建一個新的段 ，這樣會導致短時間內的段數量暴增。而段數目太多會帶來較大的麻煩。 每一個段都會消耗文件句柄、內存和cpu運行周期。更重要的是，每個搜索請求都必須輪流檢查每個段；所以段越多，搜索也就越慢。
Elasticsearch通過在後台進行段合並來解決這個問題。小的段被合並到大的段，然後這些大的段再被合並到更大的段。
段合並的時候會將那些舊的已刪除文檔 從文件系統中清除。 被刪除的文檔（或被更新文檔的舊版本）不會被拷貝到新的大段中
啟動段合並不需要你做任何事。進行索引和搜索時會自動進行：
合並大的段需要消耗大量的I/O和CPU資源，如果任其發展會影響搜索性能。Elasticsearch在默認情況下會對合並流程進行資源限制，所以搜索仍然 有足夠的資源很好地執行
在這種情況下，使用optimize優化老的索引，將每一個分片合並為一個單獨的段就很有用了；這樣既可以節省資源，也可以使搜索更加快速：
Elasticsearch：權威指南
⑤ 電腦磁碟碎片整理後可用空間會變大還是變小啊
電腦磁碟碎片整理後不會改變可用空間。是提高電腦的整體性能和運行速度。
電腦磁碟碎片整理後對電腦磁碟在長期使用過程中產生的碎片和凌亂文件重新整理，可提高電腦的整體性能和運行速度。
因為文件被分散保存到整個磁碟的不同地方，而不是連續地保存在磁碟連續的簇中形成的。文件碎片一般不會在系統中引起問題，但文件碎片過多會使系統在讀文件的時候來回尋找,引起系統性能下降，嚴重的還要縮短硬碟壽命。
(5)1s中分片會導致存儲變大嗎擴展閱讀：
當磁碟碎片整理程序在對磁碟進行碎片整理時，計算機可以執行其他任務，但此時計算機將運行得較慢，磁碟碎片整理程序也要花費更長的時間。在碎片整理過程中，每當其他程序寫磁碟後磁碟碎片整理程序必須重新啟動。
為避免磁碟碎片整理程序重新啟動太頻繁，一定要在整理磁碟碎片時關閉其他程序。一般家庭用戶1個月整理一次，商業用戶以及伺服器半個月整理一次。但要根據碎片比例來考慮，如在windows7中，碎片超過10%，則需整理，否則不必，如 果頻繁的對磁碟進行整理反而有損硬碟的壽命。
⑥ 8086/8088系統中,存儲器為什麼要分段,一個段的最大和最小各為多少位元組
8086/8088系統中,存儲器分段的主要目的是便於存儲器的管理，使得可以用16位寄存器來定址20位的內存空間。一個段最大為64KB，最小為16B。
存儲器一般用來保存程序的中間結果，為隨後的指令快速提供操作數，從而避免把中間結果存入內存，再讀取內存的操作。
由於存儲器的個數和容量都有限，不可能把所有中間結果都存儲在存儲器中，所以，要對存儲器進行適當的調度。根據指令的要求，管理安排適當的寄存器，避免操作數過多的傳送操作。
8086/8088CPU可直接定址1MB的存儲器空間，直接定址需要20位地址碼，而所有內部寄存器都是16位的，只能直接定址6KB，因此採用分段技術來解決。將1MB的存儲空間分成若干邏輯段，每段最長64KB，最短16B。這些邏輯段在整個存儲空間中可浮動。
(6)1s中分片會導致存儲變大嗎擴展閱讀：
8086/8088CPU內部設置了4個16位段寄存器，它們分別是代碼段寄存器CS、數據段寄存器DS、堆棧段寄存器SS、附加段寄存器ES、由它們給出相應邏輯段的首地址，稱為「段基址」。段基址與段內偏移地址組合形成20位物理地址，段內偏移地址可以存放在寄存器中，也可以存放在存儲器中。
程序較小時，代碼段、數據段、堆棧段可放在一個段內，即包含在64KB之內，而當程序或數據量較大時，超過了64KB，那麼可以定義多個代碼段或數據段、堆棧段、附加段。
⑦ 關於網盤大文件數據分片傳輸和tcp協議中的分片問題
數據分片，自然便是將整體數據分攤在多個存儲設備上，這樣每個存儲設備的數據量相對就會小很多，以此滿足系統的性能需求。值得注意的是，系統分片的策略有很多。這是管理存儲設備的方式，和傳輸過程並無關系。如果滿意，請給分！
回到你的問題，你的網盤分多少個存儲設備？使用的分片的策略是什麼？